Googles Künstliche Intelligenz bringt sich Atari-Spiele bei

Der Internetkonzern Google hat erstmals ein System auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickelt, das in der Lage ist selbsttätig zu lernen, wie es Computerspiele spielen kann. Durch einen ständigen Lernprozess war die KI in der Lage, eine Vielzahl von Atari-Spielen zu bezwingen und das sogar teilweise besser als menschliche Spieler. Wie das für Google tätige Team verlauten ließ, konnte man erstmals einen "bedeutsamen Sprung auf der Leiter" bei der Entwicklung einer intelligenten KI machen, die selbst erlernen kann, wie bestimmte Aufgaben zu erledigen sind. Die Grundlage bilden dabei die Technologien der Startup-Firma DeepMind aus London, die Google im letzten Jahr aufgekauft hatte. Die jüngsten Ergebnisse der Forschungsarbeiten wurden jetzt im Magazin Nature veröffentlicht. Googles KI am Anfang des Lernprozesses - Planlose Versuche Googles neues System bekam 49 verschiedene Spiele vorgesetzt, die ursprünglich für den Atari 2600 entwickelt wurden - jene Spielkonsole für Heimanwender, die vielen Leuten wohl noch aus den Achtzigerjahren vertraut sein dürfte. Die einzige Anforderung war, die Spiele zu nutzen - ohne dem System jedoch zu sagen, wie genau die verschiedenen Atari-Games denn zu spielen wären. Googles KI nach 600 Versuchen - Strategie geknackt Immer dann, wenn der Computer ein Level erfolgreich hinter sich gebracht hatte, wurde er sozusagen belohnt. Mit zahllosen Versuchen gelang es der KI durch immer wieder erfolgende Anpassungen ihrer Methoden irgendwann, tatsächlich in vielen Spielen große Fortschritte zu machen. Letztlich gelang es der KI, in 29 der fast 50 Spiele eine bessere Leistung zu bringen als erfahrene menschliche Spieler.

Außerdem konnte die KI in 43 Fällen die Leistung der bisher besten bekannten algorithmischen Methoden zur erfolgreichen Nutzung der Spiele übertreffen. Einige Spiele wie etwa Ms. Pac-Man ließen sich nicht einfach mit mathematischen Formeln erfolgreich nutzen. Bei anderen wie etwa Video Pinball konnte die KI professionelle menschliche Spieler mit einem um das mehr als 20-Fache besseren System schlagen.

Spiele helfen bei der Arbeit an KI für selbstfahrende Autos

Bei Googles KI-Forschung geht es natürlich nicht darum, den Computer besser Spiele nutzen zu lassen als Menschen. Stattdessen sollen die Systeme langfristig in die Lage versetzt werden, aufgrund von Erfahrung zu lernen, statt durch Programmierung. Zum Beispiel sollen selbstfahrende Autos künftig die Umgebung "betrachten" und dann Fahren lernen, ohne dass man es ihnen "beibringen" muss, so Demis Hassabis, einer der Mitgründer von DeepMind.

Hassabis zufolge ist Googles KI das erste eigenständige System, das direkt aus Erfahrung lernen kann, um eine Vielzahl von herausfordernden Aufgaben zu bewältigen. Künftig will man nun darauf hinarbeiten, die KI eigenständig durch komplexe 3D-Welten aus Spielen der Neunzigerjahre navigieren zu lassen. Als Beispiel wurde Tomb Raider genannt. Ist dieses Ziel erreicht, soll die Komplexität der Umgebung weiter gesteigert werden.

Sobald die KI dann in der Lage sei, wirklich aufwändig gestaltete Spiele-Umgebungen eigenständig zu durchqueren, sei der Sprung zu einem echten selbstfahrenden Auto nicht mehr weit, so Hassabis. Im Grunde würde die KI dann auch nur durch eine 3D-Welt navigieren, die mit Hilfe diverser bildgebender Verfahren erfasst wird.